Маслянко, П. П.Сєльський, Є. П.2023-08-092023-08-092021Маслянко, П. П. Метод системної інженерії систем нейронного машинного перекладу / П. П. Маслянко, Є. П. Сєльський // Наукові вісті КПІ : міжнародний науково-технічний журнал. – 2021. – № 2(132). – С. 46–55. – Бібліогр.: 19 назв.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/59046Проблематика. На ринку існує не так багато компаній-розробників систем машинного перекладу (СМП), продукти яких користуються попитом. Це, наприклад, “GoogleTranslate”, “DeepLTranslator”, “ModernMT”, “Apertium”, “Trident” тощо. Існує потреба в упорядкованих і систематизованих методів розроблення СМП, а також потрібні науково обґрунтовані методи інженерії систем нейронного машинного перекладу (СНМП), щоб якнайшвидше отримати якісний і конкурентоспроможний продукт. Мета дослідження. Застосувати бізнес-профіль Еріксона–Пенкера для розроблення та формалізації методу системної інженерії СНМП. Методика реалізації. Методологія системної інженерії і бізнес-профіль Еріксона–Пенкера для формалізації впорядкованого способу розроблення СНМП. Результати дослідження. Метод розроблення СНМП на основі застосування технік системної інженерії складається з трьох основних етапів. На першому етапі структуру СНМП моделюють як бізнес-профіль Еріксона–Пенкера, на другому – визначають множину процесів, характерну для класу систем Data Science та міжнародного стандарту CRISP-DM, а на третьому проводять верифікацію та валідацію розробленої СНМП. Висновки. Запропоновано метод системної інженерії СНМП, що базується на модифікованому бізнес-профілі Еріксона–Пенкера представлення системи на метарівні, а також міжнародних стандартів процесів DataScience та DataMining. Досліджено ефективність застосування методу на прикладі розроблення системи двоспрямованого англійсько-українського нейронного машинного перекладу EUMT (English-Ukrainian Machine Translator) і встановлено, що система EUMT щонайменше не поступається за якістю англійсько-українського перекладу популярному перекладачеві “GoogleTranslate”. Повний код версії системи EUMT опублікований на платформі GitHub та доступний за посиланням: https://github.com/EugeneSel/EUMT.ukметодсистема нейронного машинного перекладусистемна інженеріяметод Еріксона–Пенкерасистема нейронного машинного переводасистемная инженерияметод Эриксона–Пенкераmethodneural machine translation systemsystem engineeringEriksson-Penker methodArticlePp. 46-55https://doi.org/10.20535/kpisn.2021.2.236939007: 658.50000-0003-4001-78110000-0003-4930-8009